Советы по созданию своего первого ИИ-агента (с)

1) Выберите очень маленькую и очень ясную задачу.

Забудьте о создании «агента общего назначения» прямо сейчас. Определитесь с одной конкретной задачей, которую должен выполнять агент.

Примеры:

– Запись на приём к врачу через сайт больницы.

– Мониторинг досок объявлений о вакансиях и отправка вам соответствующих вакансий.

– Обзор непрочитанных писем в вашей электронной почте.

Чем меньше и понятнее задача, тем проще её спроектировать и отладить для ИИ.

2) Не тратьте время на обучение собственной ИИ-модели в начале.

Используйте то, что уже работает: GPT, Claude, Gemini или варианты с открытым исходным кодом, такие как LLaMA и Mistral.

Просто убедитесь, что модель может обрабатывать логические рассуждения и структурированные данные, поскольку именно на них лучше всего работают и полагаются ИИ-агенты.

3) Ключевой этап, который многие пропускают – как ИИ-агент будет взаимодействовать с внешним миром через API.

Веб-скрапинг или просмотр веб-страниц (Playwright, Puppeteer либо встроенные в сами модели); API Google; файловые операции (чтение/запись на диск, разбор PDF-файлов и т. д.) – всё это уже доступно и не требует разработки.

4) Создайте основу рабочего процесса, не углубляясь в сложные фреймворки.

Начните с основ:

– ввод данных от пользователя (задача или цель);

– передача данных через ИИ с инструкциями;

– возможность для ИИ определить следующий шаг;

– вызовы API, сбор данных;

– возвращение данных в ИИ для оценки;

– продолжение, пока задача не будет выполнена или пользователь не получит подходящий для него результат.

Сердце ИИ-агента – это цикл "ИИ → API → Данные → ИИ" 🫀

5) Добавляйте память с умом. Многие считают, что ИИ-агентам сразу нужны большие системы памяти. Это не так.

Начните с краткосрочного контекста (последние несколько сообщений). Если вашему агенту нужно запоминать данные между запусками, используйте базу данных или простой JSON-файл.

Добавляйте векторные базы данных или сложные функции поиска только тогда, когда они действительно нужны!

6) Оберните всё в удобный интерфейс. CLI поначалу будет достаточно. Как только всё заработает, создайте для него простой интерфейс:

– веб-панель управления (Flask, FastAPI или Next.js);

– бот для Slack/Discord;

– даже просто скрипт, работающий на вашем компьютере.

Суть в том, чтобы сделать его пригодным для использования за пределами вашего терминала, чтобы вы могли увидеть, как он ведёт себя в реальном рабочем процессе.

7) Итерируйте небольшими циклами. Не ждите идеальной работы с первого раза.

Запускайте реальные задачи, проверяйте, где что-то ломается, исправляйте и запускайте снова. Каждый ИИ-агент прошёл десятки и сотни таких циклов, прежде чем стать надёжным.

8) И снова контролируйте область применения.

Возникает соблазн постоянно добавлять новые инструменты и функции. Не поддавайтесь этому соблазну. Один хорошо работающий агент, способный записать на приём или управлять электронной почтой, гораздо ценнее «универсального ИИ-агента», который постоянно даёт сбои.

Самый быстрый способ научиться — это создать одного конкретного агента, полностью от начала до конца.

Как только вы это сделаете, создание следующих станет в десять раз проще, потому что вы уже понимаете весь процесс.

Подписывайтесь на Telegram Product Management & AI.